概率统计是计算机科学的基础学科，其理论和方法在各个领域都有广泛应用。作为计算机学者，掌握概率理论并将其转化为代码的能力至关重要。希望本文能够帮助读者建立概率思维，并将这种思维应用到实际的编程项目中，创造更智能、更高效的软件系统。在未来的学习和实践中，读者可以进一步探索更复杂的概率模型，如贝叶斯网络、隐马尔可夫模型、马尔可夫链蒙特卡洛方法等，不断拓展自己的知识边界。同时，也可以关注概率理论在人工智能

概率统计是计算机科学的基础学科，其理论和方法在各个领域都有广泛应用。作为计算机学者，掌握概率理论并将其转化为代码的能力至关重要。希望本文能够帮助读者建立概率思维，并将这种思维应用到实际的编程项目中，创造更智能、更高效的软件系统。在未来的学习和实践中，读者可以进一步探索更复杂的概率模型，如贝叶斯网络、隐马尔可夫模型、马尔可夫链蒙特卡洛方法等，不断拓展自己的知识边界。同时，也可以关注概率理论在人工智能

支持选择本地图片或视频文件。使用YOLOv11模型进行目标检测、跟踪和实例分割。实时显示处理结果，包括边界框、类别标签、置信度和分割掩码。支持保存处理后的图片或视频。界面使用PyQt5设计，非常简洁，只有四个按钮：选择图片、选择视频、处理和保存结果。运行后，你会看到一个白底窗口，顶部是标题，中间是按钮区，下方是结果展示区域（固定大小800x500），底部有作者信息。这个工具展示了YOLO在实时目标

支持选择本地图片或视频文件。使用YOLOv11模型进行目标检测、跟踪和实例分割。实时显示处理结果，包括边界框、类别标签、置信度和分割掩码。支持保存处理后的图片或视频。界面使用PyQt5设计，非常简洁，只有四个按钮：选择图片、选择视频、处理和保存结果。运行后，你会看到一个白底窗口，顶部是标题，中间是按钮区，下方是结果展示区域（固定大小800x500），底部有作者信息。这个工具展示了YOLO在实时目标